1、事件的关系运算 2、概率的运算 3、事件的独立性 4、条件概率 5、全概率公式及贝叶斯公式

第一节 样本空间、随机事件 第二节 概率、古典概型 第三节 条件概率、全概率公式 第四节 独立性

1、(11分)在射击中,最多的环数为1环,一射手命中10环的概率等于0.2,命中9环的概率等于0.25,命中8环的概率等于0.15,求该射手打三发得到不少于28环的概率

两者是紧密相联系的 概率论:纯数学的一个分支,从一些公理和定义出发,用演绎法( deduction)建立理论 统计学:应用数学的一个分支,用归纳法( induction)处理问题。 例如:掷硬币的实验 设p为掷硬币时其正面朝上的概率,则其反面朝上的概率为1;

随机事件虽然有偶然性的一面,即它在 一次试验中,可能发生,也可能不发生; 但是在大量重复试验中,人们还是可以 发现它是有内在规律性的,即它出现的可能性的大小是可以\度量\的.随机事件的概率就是用来计量随机事件出现的可能性大小的一个数字,它是概率论中最基本的概念之一

第9章随机事件与概率 第七单元事件的独立性 一、学习目标 通过本节课的学习,理解事件独立性的概念,会用公式判别或根据实际判断 事件是否独立. 二、内容讲解 引例:某检修工人负责甲,乙两个车间机器的检修.已知甲车间机器需要检 修的概率是0.2,乙车间机器需要检修的概率是0.15,求检修工人空闲的概率

在前一讲中,我们介绍了有关随机现象的 些基本概念,并说明了概率的含义和统计计算 方法。回忆一下,代表随机现象的样本空间, A为所关心或感兴趣的事件,P(A)为其发生的概 率大小 在本讲,我们将介绍两个简单,但非常有 用的概率模型

就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

在前面的课程中,我们讨论了随机变量及 其分布,如果知道了随机变量X的概率分布, 那么X的全部概率特征也就知道了。 然而,在实际问题中,概率分布一般是较 难确定的.而在一些实际应用中,人们并不需 要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它 的某些数字特征就够了